class DocScanner:
    def __init__(self):
        pass  # DocScanner 的初始化方法，目前为空

    def load_image(self, file_path):
        """加载图片并找到文档的四个角落。"""
        img = cv.imread(file_path)  # 读取图片
        img_gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)  # 将图片转换为灰度图
        # 对灰度图进行二值化，得到二值图
        thresh, binary_img = cv.threshold(img_gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY + cv.THRESH_OTSU)
        # 找到二值图的所有轮廓
        contours, hierarchy = cv.findContours(binary_img, cv.RETR_TREE, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
        al_max = 0  # 初始化最大轮廓的周长为 0
        for c in contours:  # 遍历所有轮廓
            al = cv.arcLength(c, True)  # 计算轮廓的周长
            approx = cv.approxPolyDP(c, 0.1 * al, True)  # 对轮廓进行多边形拟合
            if len(approx) == 4:  # 如果拟合的多边形是四边形
                if al > al_max:  # 如果周长大于当前的最大周长
                    al_max = al  # 更新最大周长
                    extreme_pnts = approx  # 保存四边形的四个顶点, 注意这四个顶点都是(y,x)即(h,w)的结果
        corners = self.order_points(extreme_pnts.reshape(4, 2))  # 对四个顶点进行排序
        return img, corners  # 返回图片和排序后的顶点


    def order_points(self, pts):
        """对给定的四个点进行排序，返回排序后的点。"""
        rect = np.zeros((4, 2), dtype="float32")  # 初始化排序后的点为全零
        s = pts.sum(axis=1)  # 计算每个点的坐标和
        rect[0] = pts[np.argmin(s)]  # 左上角的点坐标和最小的那个点
        rect[2] = pts[np.argmax(s)]  # 右下角的点坐标和最大的那个点
        diff = np.diff(pts, axis=1)  # 计算每个点的坐标差
        rect[1] = pts[np.argmin(diff)]  # 右上角的点坐标差最小的那个点
        rect[3] = pts[np.argmax(diff)]  # 左下角的点坐标差最大的那个点

        print(f"0:左上角:{rect[0]},因为x,y的坐标和是: np.min(s)={np.min(s)}")
        print(f"1:右上角:{rect[1]},因为x,y的坐标差是: np.min(diff)={np.min(diff)}")
        print(f"2:右下角:{rect[2]},因为x,y的坐标和是: np.max(s)={np.max(s)}")
        print(f"3:左下角:{rect[3]},因为x,y的坐标差是: np.max(diff)={np.max(diff)}")

        return rect  # 返回排序后的点


    def crop_image(self, img, corners):
        """根据四个角落裁剪图片。"""

        top_left_corner = corners[0]
        top_right_corner = corners[1]
        bottom_right_corner = corners[2]
        bottom_left_corner = corners[3]

        # 计算目标图片的宽度和高度
    